报告概述

到 2034 年，全球边缘 AI 加速器市场规模预计将从 2024 年的76.8 亿美元增长到942.7 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 28.5% 的速度增长2025 年至 2034 年。2024 年，北美占据市场主导地位，占据33%以上份额，收入25 亿美元。 2024 年，美国边缘人工智能加速器市场的估值为24 亿美元。其复合年增长率为27.6%。

边缘人工智能加速器是一种专用硬件或软件，旨在直接在智能手机、物联网设备和汽车系统等边缘设备上加速人工智能 (AI) 计算，而不是在集中式云服务器中处理数据。这些加速器对于实现快速、实时的专业技术至关重要设备本身进行处理和决策，减少延迟并提高效率。

对边缘人工智能加速器的需求正在不断上升，因为它们能够直接在数据源上实现高效的实时分析和决策，而无需依赖云基础设施。这种需求在汽车、医疗保健和制造等领域尤其高，这些领域的即时数据处理对于运营效率和安全至关重要。

推动边缘人工智能加速器需求的主要催化剂是自动驾驶汽车和智能制造等技术中对低延迟处理的需求日益增长。随着这些技术的发展，对边缘人工智能加速器的需求将继续增长，以支持实时功能而不依赖于云计算​。

根据 Market.us 的报告，到 2033 年，全球边缘人工智能市场预计将达到1630 亿美元，从U 增长到到 2023 年，将达到 190 亿沙特里亚尔，复合年增长率为 24.1%。北美以 39.1% 市场份额领先，2023 年收入为 74 亿美元，其次是欧洲 27.8% 和亚太地区 23.0%。拉丁美洲、中东和非洲分别贡献5.8%和4.3%。

推动边缘人工智能加速器采用的技术包括实时数据处理、物联网集成和自主操作。专用集成电路 (ASIC) 和现场可编程门阵列 (FPGA) 等半导体技术创新专门设计用于提高边缘人工智能任务的效率，从而支持边缘人工智能解决方案的更广泛采用。

关键要点

• 全球边缘人工智能加速器市场预计将达到美元到 2034 年将达到 942.7 亿，并以惊人的速度增长受设备层面实时数据处理需求不断增长的推动，2025 年至 2034 年复合年增长率将达到 28.5%。
• 2024 年，北美以超过 33% 的份额引领市场，在边缘计算和人工智能技术快速采用的推动下，创造了约25 亿美元收入。
• 仅美国在 2024 年就贡献了近24 亿美元，预计到 2034 年将增长至约275 亿美元，复合年增长率稳定在27.6%，反映出对人工智能驱动的边缘设备的强劲投资。
• 中央处理器 (CPU) 领域由于其在人工智能加速器中的广泛集成，可实现高效的边缘级推理任务，2024 年占据领先地位，占据了超过 38% 的份额。
• 在设备类型中，智能手机细分市场主导了市场随着移动设备制造商继续嵌入边缘人工智能功能以增强用户体验和加快处理速度，到 2024 年，该领域的市场份额将超过 34%。
• 制造领域将在 2024 年成为最大的最终用户，在预测性维护、质量控制和流程方面不断部署人工智能加速器的推动下，将获得超过 22% 的市场份额

分析师的观点

对于希望提高本地运营效率和数据处理能力的公司来说，投资边缘人工智能技术被认为是一项战略举措。市场的增长为医疗保健、汽车和工业领域提供了大量投资机会，其中边缘人工智能可以显着提高响应时间和决策准确性。

围绕边缘人工智能的监管环境越来越注重确保数据隐私和安全，这至关重要医疗保健和金融等行业。我们还制定了相关法规，鼓励人工智能技术的安全部署，确保它们符合道德标准，并为社会进步做出积极贡献。

影响边缘人工智能加速器市场的一些关键因素包括人工智能芯片组的技术进步、物联网设备的指数级增长，以及全球对数字化和智能基础设施的推动。这些要素对于推动边缘 AI 加速器领域的持续采用和创新至关重要。

美国市场规模

美国边缘 AI 加速器市场的估值到 2024 年约为24 亿美元，预计将从 2020 年的31 亿美元增加到 2025 年，到 2034 年将达到约275 亿美元，预计 2025 年至 2034 年复合年增长率为27.6%。

美国7；边缘人工智能加速器市场的领先地位可归因于几个关键因素，这些因素共同创造了一个有利于该技术领域大幅增长和创新的环境。

强大的技术基础设施，加上对研发的大量投资，巩固了该地区的主导地位。美国公司在人工智能技术部署方面一直处于领先地位，利用边缘人工智能加速器的广泛功能来提高网络边缘的计算效率和数据处理。

2024年，北美在边缘人工智能加速器行业占据主导市场地位，占据了超过33%的份额，收入为25亿美元。这种领先地位很大程度上归功于该地区强大的技术基础设施以及 Google、NVIDIA 等主要科技公司的存在和英特尔，它们处于人工智能和边缘计算创新的前沿。

美国和加拿大特别积极主动地在汽车、医疗保健和工业应用中采用先进技术，推动了市场的大幅增长。北美对研发的重视，在政府和私人对人工智能技术的大量投资的支持下，进一步巩固了其市场地位。

该地区受益于高技能的劳动力和创新文化，从而能够快速部署新技术和解决方案。此外，有利于技术进步的强有力的监管框架和政策有助于边缘人工智能加速器的广泛采用，特别是在需要实时数据处理和分析的应用中​。

按处理器分析

2024 年，中央处理单元 (CPU) 细分市场占据主导市场地位在边缘人工智能加速器市场，占据了超过38％的份额。这种领先地位可归因于 CPU 在各种边缘计算应用中的多功能性和广泛采用。

CPU 从根本上具备处理各种任务的能力，其中不仅包括通用计算，还包括通过软件优化管理人工智能工作负载。这一功能使它们成为寻求经济高效且易于使用的边缘 AI 加速解决方案的开发人员的首选，特别是在部署复杂决策算法的环境中。

此外，CPU 在同时处理多个任务方面的稳健性使他们能够在传统计算操作的同时管理 AI 任务，而无需专门的硬件。这种双重功能对于边缘设备尤其有利，边缘设备通常需要标准处理和人工智能功能来实时处理数据。

ThCPU 技术的不断进步提高了其效率和处理能力，也巩固了其在市场上的领先地位。制造商不断改进 CPU 架构，以更好地处理 AI 算法，确保它们在与 GPU 和 ASIC 等更专业的处理器相比时保持竞争力。

根据设备分析

2024 年，智能手机细分市场在边缘 AI 加速器市场中占据主导地位，占据了超过 34% 的份额。这种卓越地位主要是由于移动设备中人工智能功能的不断集成，满足了消费者对更智能、更灵敏和个性化移动体验的需求。

智能手机作为无处不在的个人设备，处于利用边缘人工智能技术在本地处理数据的最前沿，从而减少延迟、保留带宽并增强数据隐私。的扩散增强现实、语音识别和增强摄影等先进功能均由人工智能实现，需要强大的设备内处理能力。

智能手机中的边缘人工智能加速器通过允许直接在设备上进行更高效、更快速的处理来促进这些功能，从而在不依赖云连接的情况下提高性能和用户满意度。此外，智能手机制造商推动整合人工智能驱动的健康监测和实时视频分析，扩大了人工智能加速器的使用。

这些进步不仅增强了智能手机的实用性和吸引力，还推动了边缘人工智能加速器市场细分市场的增长。制造商在人工智能加速器技术上不断创新，旨在提高能源效率和处理能力，进一步巩固了智能手机在该市场的领先地位。

按最终用途分析

2024年，制造业在边缘人工智能加速器市场中占据主导地位，占据了22%以上的份额。这一巨大的市场份额主要是由于制造设施中对实时处理和智能自动化的需求不断增长。

人工智能加速器的集成可以在边缘部署高级分析和机器学习模型，从而显着提高制造运营的效率和效果。

人工智能加速器促进了制造领域的一系列应用，从预测性维护和质量检查到供应链优化和能源管理。这些应用需要靠近数据源的快速数据处理能力，以最大程度地减少延迟、降低传输成本并缩短响应时间。

此外，在制造业中采用边缘人工智能加速器支持更广泛地采用工业互联网。ngs (IIoT)，其中设备更加智能，能够进行更复杂的分析，而无需与中央服务器持续通信。

此外，工业 4.0 技术的推动使得制造单位必须采用基于边缘的人工智能来保持竞争力并满足不断变化的市场需求。这种技术转变是由对更高运营透明度和敏捷性的需求推动的。

主要细分市场

按处理器划分

• 中央处理单元 (CPU)
• 图形处理单元 (GPU)
• 专用集成电路 (ASIC)
• 现场可编程门阵列 (FPGA)

按设备划分

• 智能手机
• 物联网设备
• 机器人
• 相机

按最终用途划分

• 医疗保健
• 汽车
• 零售
• 制造
• 安全和监控
• 其他

重点区域和d 国家

北美

• 美国
• 加拿大

欧洲

• 德国
• 法国
• 英国
• 西班牙
• 意大利
• 俄罗斯
• 荷兰
• 欧洲其他地区

亚太地区

• 中国
• 日本
• 南部韩国
• 印度
• 澳大利亚
• 新加坡
• 泰国
• 越南
• 亚太地区其他地区

拉丁美洲

• 巴西
• 墨西哥
• 拉丁美洲其他地区

中东和非洲

• 南非
• 沙特阿拉伯
• 阿联酋
• 中东和非洲其他地区

驱动程序

边缘人工智能加速器市场主要由各个行业垂直领域对实时数据处理和高级人工智能功能不断增长的需求推动。随着各行业越来越依赖即时数据分析进行决策，与人工智能加速器集成的边缘计算变得至关重要。

Th集成提高了汽车等行业技术的运营效率和响应能力，其中实时处理对于自动驾驶和高级驾驶员辅助系统至关重要。此外，需要在边缘进行即时数据处理以优化性能并减少延迟的物联网设备的激增进一步推动了这一需求。

限制

边缘人工智能加速器市场面临的一个重大限制是与开发和部署这些技术相关的高昂初始投资。成本因素成为一个相当大的障碍，特别是对于可能不具备大公司财务灵活性的中小企业而言。

此外，将这些加速器集成到现有系统中的复杂性带来了与兼容性和基础设施相关的挑战，这可能会阻止潜在的市场进入者并降低采用率。

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机遇

边缘人工智能加速器市场存在大量机会扩展到医疗保健等新兴应用，其中人工智能加速器可以推动药物发现和患者护理管理方面的创新。

此外，汽车行业呈现出巨大的增长潜力，因为在消费者需求和监管标准的推动下，可以利用这些技术来改善车辆自动化和安全功能。 市场还将受益于 AI 芯片技术的不断进步，这些技术使这些加速器更加节能，能够处理更复杂的算法​。

挑战

边缘 AI 加速器市场最重要的挑战之一是将这些系统集成到现有 IT 基础设施中，这通常涉及克服与兼容性和操作相关的技术障碍中断。

附加a最后，对数据隐私的担忧，特别是在边缘处理敏感信息时，需要强大的安全措施，从而增加了部署的复杂性和成本。边缘人工智能加速器缺乏标准化协议使互操作性进一步复杂化，并可能阻碍广泛采用。

增长因素

在汽车、医疗保健和制造等各行业对实时数据处理的需求的推动下，边缘人工智能加速器市场正在经历显着增长。人工智能与物联网设备的集成促进了这种增长，从而实现本地化决策并减少对基于云的架构的依赖，从而提高效率和数据隐私。 5G 网络的快速部署还通过实现高速、低延迟数据传输来支持这种增长，这对于实时应用程序至关重要。

新兴趋势

几个主要趋势正在塑造边缘人工智能加速器市场。人们越来越多地转向采用边缘计算直接在设备上管理数据，而不是通过集中式系统，这对于自动驾驶汽车和智能制造等需要立即处理的应用至关重要。

此外，人工智能民主化正在成为一种趋势，人们正在努力使人工智能技术能够在不同行业和公司规模之间使用。促进边缘设备之间直接通信的边缘到边缘协作的趋势也越来越受到关注。

商业利益

边缘人工智能加速器的部署提供了众多商业利益。它们可以直接在数据源进行更快的处理和决策，与基于云的处理相比，显着减少延迟。

这种功能对于汽车实时导航系统和人类等行业至关重要。制造用于即时质量控制和维护警报。 此外，边缘人工智能加速器通过在本地处理敏感信息而不是通过网络将其传输到集中式服务器，有助于增强数据的安全性和隐私性。

主要参与者分析

在边缘人工智能加速器市场的动态格局中，三个关键参与者特别积极地通过战略收购、新产品发布和合并来塑造其行业足迹。

Nvidia通过收购 OctoAI 巩固了其市场地位，OctoAI 是一家以与硬件无关的软件层而闻名的公司，该软件层简化了人工智能模型在各种平台上的部署。此次收购是 Nvidia 的一项战略举措，旨在增强其在生成式 AI 解决方案方面的能力，特别适合在不同环境中寻求强大、可扩展的 AI 部署选项的企业客户。

AMD 通过收购欧洲最大的私人人工智能实验室 Silo AI 扩大了其人工智能产品组合。此次收购不仅增强了 AMD 在人工智能领域的能力，还专注于多语言大型语言模型 (LLM)，这对全球企业越来越重要。 Silo AI 在人工智能解决方案方面的专业知识与 AMD 提供全面人工智能解决方案的战略相一致，从而增强了其在医疗保健和金融等领域的竞争力。

Salesforce，为了在对话式人工智能领域占据主导地位，Salesforce 收购了专门从事人工智能语音代理的初创公司 Tenyx。此次收购使 Salesforce 能够将先进的语音人工智能功能集成到其 CRM 工具中，从而提高包括电子商务和医疗保健在内的各个行业的客户服务效率。

市场主要参与者

• Apple Inc.
• EdgeCortix Inc.
• Hailo Technologies Ltd.
• 华为技术有限公司.
• IBM Corporation
• 英特尔公司
• Google LLC
• NVIDIA Corporation
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Rapidus Corporation
• 其他

近期进展

• 早期2025 年，EdgeCortix 推出了 SAKURA-II Edge AI 加速器，在 8W 功率范围内提供高达 60 TOPS。这一进步专为机器人、电信和航空航天等领域的生成式 AI 工作负载而量身定制。
• 2024 年 6 月，凌华科技在 COMPUTEX 2024 上展示了先进的边缘 AI 创新，加强了与 NVIDIA Corporation 的合作。该公司推出了专注于智能制造、医疗保健和智能交通等关键领域实时应用的解决方案。
• 2024 年 6 月，Raspberry Pi 与 HAILO Technologies Ltd. 建立战略合作伙伴关系，推出 Raspberry Pi 人工智能套件。这一新解决方案将 Raspberry Pi 5 与 Hailo-8L AI 加速器集成，以紧凑的外形提供强大的边缘 AI 功能。